Predictive Analytics: Python & ML Kurs

Vorhersagen statt reiner Rückschau: Dieser Kurs richtet sich an alle, die lernen möchten, wie aus historischen Daten mithilfe von Machine Learning und Python belastbare Prognosen entstehen. Im Mittelpunkt steht Predictive Analytics - von der Datenabfrage über SQL bis zum Training eigener Vorhersagemodelle in Python, ergänzt um die Visualisierung der Prognoseergebnisse in Power BI. Anders als reine Grundlagen- oder Werkzeugkurse setzt diese Weiterbildung bewusst auf Programmierung als Werkzeug, um Vorhersagemodelle nicht nur zu verstehen, sondern selbst zu entwickeln, zu testen und kontinuierlich zu verbessern.

Das erste Modul führt in SQL als Basis für die Bereitstellung der Daten ein, die später als Grundlage für die Vorhersagemodelle dienen.

• Formulierung von SQL-Abfragen zur Bereitstellung großer Trainingsdatensätze
• Einsatz optimierter Joins zur Verknüpfung mehrerer Datenquellen
• Nutzung von Aggregationen zur Vorverdichtung großer Datenmengen
• Einsatz von Indexierungen zur performanten Abfrage historischer Daten
• Vorbereitung strukturierter Datensätze für den Einsatz in Python
• Einordnung, welche Datenqualität für belastbare Prognosemodelle nötig ist

Im zweiten Modul stehen Datenanalyse und die Entwicklung von Prognosemodellen im Zentrum - der fachliche Kern dieses Kurses.

• Statistische Verfahren zur Identifikation von Trends in historischen Daten
• Explorative Analysetechniken zur Vorbereitung der Modellierung
• Einordnung, welche Muster für Prognosemodelle relevant sind
• Bewertung der Datenqualität als Voraussetzung belastbarer Vorhersagen
• Umgang mit fehlenden oder verzerrten Werten in historischen Datenreihen
• Ableitung erster Hypothesen für die anschließende Modellierung in Python

Das dritte Modul widmet sich dem Training von Machine-Learning-Modellen in Python und bildet das methodische Herzstück der Weiterbildung.

• Training von Modellen für überwachtes Lernen zur Vorhersage konkreter Zielgrößen
• Einsatz von Modellen für unüberwachtes Lernen zur ergänzenden Strukturerkennung
• Auswahl geeigneter Algorithmen für unterschiedliche Prognoseaufgaben in Python
• Optimierung von Modellparametern zur Verbesserung der Vorhersagequalität
• Bewertung der Modellgüte anhand geeigneter statistischer Kennzahlen
• Iterative Verbesserung bestehender Modelle anhand neuer Datenstände

Im vierten Modul werden die entwickelten Prognosen visuell aufbereitet und für unterschiedliche Zielgruppen im Unternehmen nutzbar gemacht.

• Aufbau interaktiver Power-BI-Dashboards für Prognoseergebnisse
• Einsatz von DAX-Funktionen zur Darstellung von Vorhersagekennzahlen
• Visuelle Gegenüberstellung von Prognose und tatsächlichem Verlauf
• Aufbereitung komplexer Modellergebnisse für nicht-technische Zielgruppen
• Kommunikation datenbasierter Geschäftsstrategien anhand der Prognosen
• Diskussion der Grenzen und Unsicherheiten von Vorhersagemodellen

Der praxisorientierte Abschlussblock führt SQL, Python und Power BI in einem durchgehenden Predictive-Analytics-Projekt zusammen.

• Auswahl eines eigenen Anwendungsfalls für eine Vorhersageaufgabe
• Abfrage und Aufbereitung der historischen Trainingsdaten mit SQL
• Implementierung eines eigenen Python-Skripts zur Datenvorverarbeitung
• Training und Test unterschiedlicher Modellvarianten am eigenen Datensatz
• Vergleich der Modellergebnisse anhand geeigneter Gütekriterien
• Auswahl des am besten geeigneten Modells für den gewählten Anwendungsfall
• Aufbau eines Power-BI-Dashboards zur Darstellung der eigenen Prognose
• Dokumentation der eingesetzten Algorithmen und Parameter
• Diskussion der Skalierbarkeit des Modells bei wachsendem Datenvolumen
• Identifikation möglicher Fehlerquellen im eigenen Prognosemodell
• Vorstellung des eigenen Predictive-Analytics-Projekts in der Gruppe
• Einordnung, wie sich das Modell in der betrieblichen Praxis weiterentwickeln ließe

Python dient in diesem Kurs nicht als isoliertes Programmierthema, sondern durchgängig als Werkzeug zur Umsetzung von Predictive Analytics - jedes Modell, das trainiert wird, entsteht in Python und wird direkt an realistischen Datensätzen erprobt. Die Verzahnung mit SQL für die Datenbereitstellung und Power BI für die Ergebnisdarstellung bildet die vollständige Kette vom Rohdatum bis zur kommunizierbaren Prognose ab. Damit unterscheidet sich dieser Kurs deutlich von Angeboten, die sich auf Werkzeuge oder allgemeine Entscheidungsfindung konzentrieren: Hier steht die Vorhersage selbst - ihr Aufbau, ihre Bewertung und ihre kontinuierliche Verbesserung - im Vordergrund.

Der Kurs richtet sich an Einsteiger:innen, Quereinsteiger:innen und Fachkräfte aus angrenzenden Bereichen, die sich in Richtung Big Data Analyst:in mit Schwerpunkt Predictive Analytics entwickeln möchten. Er eignet sich besonders für Personen, die Python-Anwendungen und datenbezogene Vorhersageaufgaben praxisnah kennenlernen oder gezielt vertiefen wollen.

• Personen mit erstem Kontakt zu Python oder einer anderen Programmiersprache
• Fachkräfte, die Prognosen und Vorhersagemodelle in ihren Arbeitsalltag integrieren möchten
• Quereinsteiger:innen mit Interesse an Machine Learning und Datenanalyse
• Beschäftigte, die bestehende Grundkenntnisse systematisch in Richtung Predictive Analytics ausbauen wollen

Der Kurs verbindet Präsenz- und Online-Einheiten im Hybrid-Format und wird in Vollzeit durchgeführt, wobei jedes Modell, das theoretisch eingeführt wird, direkt im Anschluss in Python an eigenen Datensätzen implementiert wird. Die Vollzeitstruktur schafft den nötigen Raum, um Modelle mehrfach zu trainieren, zu testen und iterativ zu verbessern, statt sie nur einmalig durchzurechnen. Programmierübungen und Datenvisualisierung wechseln sich dabei bewusst ab, damit Prognoseergebnisse nicht nur berechnet, sondern auch verständlich dargestellt werden.

Die Weiterbildung wird in Vollzeit als Hybrid-Format angeboten und deckt die Kette von SQL-Datenbereitstellung über Python-Modellierung bis zur Power-BI-Visualisierung in aufeinander aufbauenden Modulen ab. Der zeitliche Rahmen erlaubt es, mehrere Modellvarianten zu trainieren und zu vergleichen, bevor am Ende ein eigenständiges Predictive-Analytics-Projekt steht.

Die Weiterbildung schließt mit einem trägerinternen Zertifikat zum Kurs „Big Data Analyst: Predictive Analytics mit Machine Learning und Python" ab, das die erworbenen Kenntnisse in Python-basierter Modellentwicklung, SQL und Datenvisualisierung dokumentiert. Es handelt sich um eine qualifizierte Teilnahmebescheinigung des Kursanbieters, kein staatlich anerkanntes Examen.

Predictive Analytics gehört zu den Fähigkeiten, die in datengetriebenen Unternehmen zunehmend über die reine Auswertung historischer Zahlen hinausgehen - dieser Kurs vermittelt genau diesen Schritt von der Beschreibung zur Vorhersage. Durch den konsequenten Einsatz von Python lernen Teilnehmende, Modelle nicht nur anzuwenden, sondern nachvollziehbar selbst zu bauen und anzupassen. Der direkte Bezug zu SQL und Power BI stellt sicher, dass die entwickelten Modelle nicht isoliert bleiben, sondern in eine vollständige Analysekette eingebettet sind - von der Datenbereitstellung bis zur verständlichen Kommunikation der Prognoseergebnisse an Entscheidungsträger:innen. Wer diesen Kurs abschließt, verfügt über eine praxiserprobte Grundlage, um Vorhersagemodelle für unterschiedliche Geschäftsfragen selbstständig zu entwickeln, zu bewerten und weiterzuentwickeln - eine Kompetenz, die sich von reinen Analyse- oder Reporting-Aufgaben deutlich abhebt und in vielen datenintensiven Berufsfeldern gefragt ist.